Карты шухарта что это такое

InLean

Методики бережливого производства и оптимизации бизнес процессов

Контрольные карты Шухарта

Контрольная карта Шухарта показывает, когда ваш процесс выходит из-под контроля и помогает определить наличие специальных причин вариации. Когда мы сталкиваемся с особыми причинами вариации, наш процесс начинает быть нестабильным и нам необходимо принимать меры, чтобы выровнять процесс. Также на контрольной карте можно увидеть тренды и предсказать дальнейшее развитие процесса. Поэтому контрольные карты используются для определения зон фокуса.

Контрольная карта – это график, на котором отображены данные, упорядоченные по времени. Большинство контрольных карт включает центральную линию и верхний и нижний контрольный лимит. Центральная линия – это среднее значение процесса. Контрольные лимиты – это вариабельность процесса. По умолчанию, контрольные лимиты рисуются на расстоянии 3-х стандартных отклонений от центральной линии.

Когда использовать контрольные карты

Контрольные карты могут быть полезным инструментом вне зависимости контролируете ли вы текущий процесс или пытаетесь лучше понять новый процесс.

Вы можете использовать карты Шухарта для:

Структура контрольных карт

Как я уже говорил ранее, обычная контрольная карта состоит из графика переменных процесса, центральной линии и верхних и нижних контрольных лимитов. Также некоторые карты могут содержать спецификационные лимиты. Давайте разберем каждый из этих элементов более подробно.

Центральная линия представляет собой фактическое среднее значение процесса и это не обязательно требуемое среднее значение процесса.

Центральная линия представляет собой горизонтальную линию на графике и отражает среднее значение измеряемого параметра качества. Центральная линия нужна, чтобы видеть, как ведет себя процесс по сравнению со средним значением. Если наш процесс контролируется, точки будут случайным образом распределены по обе стороны от центральной линии.

Не путайте центральную линию с целевым значением процесса. Целевое значение – это желаемый результат, а не фактический.

Контрольные лимиты отражают вариабельность процесса и помогают понять, когда ваш процесс находится не под контролем.

Контрольные лимиты – это горизонтальные линии выше и ниже центральной линии, которые используются для оценки стабильности процесса. Верхний и нижний контрольные лимиты рассчитываются на основе случайной вариабельности процесса. По умолчанию, контрольные лимиты отражают 3 стандартных отклонения выше и ниже центральной линии.

На примере выше график отражает измерения влажности продукта. Видно, что пятая точка измерения находится выше верхнего контрольного лимита. Эта точка показывает, что влажность продукта в этот момент времени была выше ожидаемого.

Не путайте контрольные лимиты со спецификационными лимитами. Контрольные лимиты рассчитываются исходя из вариабельности процесса, спецификационные лимиты основаны на ожиданиях клиента. Процесс может быть под контролем и, тем не менее, не отвечать требованиям спецификации.

Спецификационные лимиты — это значения, внутри которых должен находится процесс. На графике это горизонтальные линии ниже и выше центральной линии. Эти границы обычно определяются требованиями потребителя. На примере влажности продукта выше. Если влажность будет выше спецификационного лимита, продукт испортится раньше, указанного на упаковке, срока годности. И наоборот, если влажность будет ниже, продукт будет очень твердым и его никто не будет покупать.

Построение контрольных карт

Контрольные карты строятся достаточно просто, при наличие Minitab. Достаточно иметь данные для построения и знать, какой график вы хотите построить (об этом мы поговорим в следующих статьях). Но даже если Minitab’a нету под рукой, в Excel контрольные карты тоже можно построить.

Давайте с вами рассмотрим пример построения самого популярного графика для контрольных карт I-MR. I-MR расшифровывается как Individual – Moving Range и используется, если в одном тесте у нас всего одно измерение.

В появившемся диалоговом окне Individuals-Moving Range Chart в поле Variables указываем набор переменных для нашего графика.

Щелкаем кнопку OK, и программа выдает окно, которое состоит из двух графиков. Первый, верхний график выстроен по индивидуальным значениям каждого измерения. Второй, нижний график отражает размер смещения каждого последующего измерения от предыдущего, т.е. насколько изменилось значение по сравнению с предыдущим. По сути, это разница измерений, например, между вторым и первым, третьим и вторым и т.д. Поэтому для первой точки измерения на графике Individual отсутствует точка на графике Moving Range, так как она первая и сравниваться ей не с чем.

Если у вас не установлен Minitab не расстраивайтесь. Excel также прекрасно справляется с построением графиков временного ряда, только нужно будет добавить функционал позволяющий рассчитывать контрольные лимиты. Да и это тоже не проблема. Я создал для вас файл-шаблон, который выстраивает контрольную карту по тому набору данный, который у вас имеется.

Для более простого понимания вы можете скачать файлы, которые я использовал при создании этой статьи.

Сегодня мы с вами поговорили о контрольных картах – основном инструменте статистического управления процессами. Контрольные карты помогают понять, является ли процесс под контролем и предсказать изменения в процессах в будущем. В следующей статье мы с вами поговорим о типах контрольных карт, встречающихся в SPC

Один комментарий

Добавить комментарий Отменить ответ

Для отправки комментария вам необходимо авторизоваться.

Источник

Практикум использования контрольных карт Шухарта

Недавно я публиковал здесь свой слайдкаст с рассказом о 6-сигмах, контрольных картах Шухарта и людях снежинках, где достаточно простым языком, местами злоупотребляя сквернословием, под 20-ти минутный хохот слушателей рассказывал о том, как отделить системные вариации от вариаций, вызванных особыми причинами.

Теперь хочу подробно разобрать пример построения контрольной карты Шухарта на основе реальных данных. В качестве реальных данных я взял историческую информацию о завершенных личных задачах. Эта информация у меня есть благодаря адаптации под себя модели личной эффективности Дэвида Аллена Getting Things (про это у меня тоже есть старый слайдкаст в трех частях: Часть 1, Часть 2, Часть 3 + Excel-табличка с макросами для анализа задач из Outlook ).

Постановка задачи выглядит так. У меня имеется распределение среднего числа завершенных задач в зависимости от дня недели (ниже на графике) и нужно ответить на вопрос: «есть ли что-то особенное в понедельниках или это всего лишь погрешность системы?»

Ответим на этот вопрос при помощи контрольной карты Шухарта – основного инструмента статистического управления процессами.

Итак, критерий Шухарта наличия особой причины вариации достаточно прост: если какая-то точка выходит за контрольные пределы, рассчитанные особым образом, то она свидетельствует об особой причине. Если точка лежит внутри этих пределов, то отклонение обусловлено общими свойствами самой системы. Грубо говоря, является погрешностью измерений.
Формула для вычисления контрольных пределов выглядит так:

Где
— среднее значение средних значений по подгруппе,
— средний размах,
— некоторый инженерный коэффициент, зависящий от размера подгруппы.

Все формулы и табличные коэффициенты можно найти, например, в ГОСТ 50779.42-99, где кратко и понятно изложен подход к статистическому управлению (честно, сам не ожидал, что есть такой ГОСТ. Более подробно тема статистического управления и его места в оптимизации бизнеса раскрыта в книге Д. Уилера).

В нашем случае мы группируем количество выполненных задач по дням недели – это и будет подгруппами нашей выборки. Я взял данные о числе завершенных задач за 5 недель работы, то есть, размер подгруппы равен 5. При помощи таблицы 2 из ГОСТа находим значение инженерного коэффициента:

Вычисление среднего значения и размаха (разницы между минимальным и максимальным значениями) по подгруппе (в нашем случае по дню недели) задача достаточно простая, в моем случае результаты такие:

Центральной линией контрольной карты будет являться среднее групповых средних, то есть:

Так же вычисляем средний размах:

Теперь мы знаем, что нижний контрольный предел для числа выполненных задач будет равен:

То есть, те дни, в которые я в среднем завершаю меньшее число задач, с точки зрения системы являются особенными.

Аналогично получаем верхний контрольный предел:

Теперь нанесем на график центральную линию (красная), верхний контрольный предел (зеленая) и нижний контрольный предел (фиолетовая):

И, о, чудо! Мы видим три явно особенные группы, выходящие за контрольные пределы, в которых присутствуют явно не системные причины вариаций!

По субботам и воскресеньям я не работаю. Факт. А понедельник оказался действительно особенным днем. И теперь можно думать и искать что же такого реально особенного в понедельниках.

Однако если бы среднее число выполненных в понедельник задач находилось внутри контрольных пределов и пусть даже сильно выделялось на фоне остальных точек, то с точки зрения Шухарта и Деминга искать какие-то особенности в понедельниках было бы бессмысленным занятием, так как подобное поведение обуславливается исключительно общими причинами. Например, я построил контрольную карту для других 5-ти недель в конце прошлого года:

И вроде как есть какое-то ощущение того, что понедельник как-то выделяется, но согласно критерию Шухарта — это всего-лишь флуктуация или погрешность самой системы. Согласно Шухарту, в данном случае можно сколь угодно долго исследовать особые причины понедельников — их просто нет. С точки зрения статистического управления, на этих данных понедельник ничем не отличается от любого другого рабочего дня (даже воскресенья).

Источник

Карты шухарта что это такое

ГОСТ Р ИСО 7870-2-2015

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Контрольные карты Шухарта

Statistical methods. Control charts. Part 2. Shewhart control charts

____________________________________________________________________
Текст Сравнения ГОСТ Р ИСО 7870-2-2015 с ГОСТ Р 50779.42-99 (ИСО 8258-91) см. по ссылке.
— Примечание изготовителя базы данных.
____________________________________________________________________

Дата введения 2016-12-01

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Открытым акционерным обществом «Научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем» (АО «НИЦ КД») на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 «Применение статистических методов»

Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5 (пункт 3.5).

При применении настоящего стандарта рекомендуется использовать вместо ссылочных международных стандартов соответствующие им национальные стандарты, сведения о которых приведены в дополнительном приложении ДА

6 ПЕРЕИЗДАНИЕ. Февраль 2019 г.

Введение

Традиционное представление производства, вне зависимости от вида продукции, охватывает изготовление и контроль качества продукции, в том числе проверку готовой продукции на соответствие установленным требованиям и отбраковку несоответствующих единиц продукции. Такая стратегия часто приводит к излишним затратам и оказывается неэкономичной, поскольку построена на проверке готовой продукции, когда несоответствующие единицы продукции уже изготовлены. Более эффективна стратегия предупреждения потерь, позволяющая, прежде всего, избежать производства несоответствующей продукции. Такая стратегия предполагает сбор информации о процессе, ее анализ и проведение своевременных мероприятий по улучшению собственно процесса.

Второй вид вариабельности представляет собой реальное изменение в процессе. Такое изменение может быть следствием некоторых причин, не присущих процессу, которые могут быть идентифицированы и устранены, по крайней мере теоретически. Эти потенциально выявляемые причины называют «особыми» (или специальными, неестественными, систематическими, контролируемыми) причинами изменчивости. К ним могут быть отнесены неоднородность материала, поломка инструмента, неправильная работа производственного или контрольного оборудования, несоответствующая квалификация персонала, нарушение процедур, изменение производственных условий.

Процесс находится в статистически управляемом состоянии, или просто «управляем», если изменчивость вызвана только случайными причинами. Как только этот уровень вариабельности определен, любое отклонение от него считают действием особых причин, которое следует выявить и исключить.

Статистическое управление процессом представляет собой методологию установления и поддержания процесса на приемлемом и стабильном уровне, обеспечивающем соответствие продукции и услуг установленным требованиям. Главным статистическим инструментом управления процессом является контрольная карта, т.е. графический способ представления и сопоставления информации, основанной на анализе данных последовательных выборок, отражающих текущее состояние процесса, с границами, установленными на основе присущей процессу внутренней изменчивости. Метод контрольных карт, прежде всего, помогает оценить, достиг ли процесс управляемого состояния или продолжает ли он находиться в этом состоянии. Если процесс управляем, то считается, что он стабилен и предсказуем, и тогда далее следует анализировать способность процесса удовлетворять требованиям потребителя. Контрольные карты также могут использоваться для непрерывной регистрации характеристик качества по мере работы процесса. Кроме того, контрольные карты помогают выявлять необычные структуры вариации данных, возникающие в повторяющихся процессах, и обеспечивают критерии выявления потери статистической управляемости. Использование контрольных карт и их тщательный анализ ведут к улучшению понимания процессов и часто способствуют обнаружению путей для ценных улучшений.

1 Область применения

В настоящем стандарте рассмотрены только контрольные карты Шухарта. Дополнительные сведения, связанные с подходом Шухарта, в том числе с использованием предупреждающих границ, анализом структур трендов и возможностей процессов лишь упомянуты. Существуют также другие типы контрольных карт, общее описание которых приведено в ИСО 7870-1.

2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты*:

Заменен на ISO 22514-2:2017.

Заменен на ISO 22514-4:2016.

3 Термины, определения и обозначения

3.1 Общие положения

В настоящем стандарте использованы следующие обозначения:

— нижняя контрольная граница;

— верхняя контрольная граница;

— среднее средних подгрупп;

— истинное среднее значение процесса;

— истинное значение стандартного отклонения процесса;

— среднее медиан подгрупп;

— среднее значение размаха по всем подгруппам;

— скользящий размах: абсолютная величина разности двух последовательных значений , и т.д.

Источник

Контрольная карта Шухарта

Из Википедии — свободной энциклопедии

Контрольная карта Шухарта — визуальный инструмент, применяемый в управлении производством и бизнес-процессами, график изменения параметров процесса во времени для осуществления статистического контроля стабильности процесса. Своевременное выявление нестабильности позволяет получить управляемый процесс, без чего никакие улучшения невозможны в принципе. Контрольные карты впервые введены в 1924 году Уолтером Шухартом с целью снижения вариабельности процессов путём исключения отклонений, вызванных несистемными причинами.

Цель построения контрольной карты — выявление точек выхода процесса из стабильного состояния для последующего установления причин появившегося отклонения и их устранения. Задачи построения контрольной карты Шухарта — определить границы системной вариативности процесса, спрогнозировать поведение процесса в ближайшем будущем на основе прошлых данных о процессе.

Выходящий параметр процесса всегда имеет изменчивость вследствие воздействия различных факторов (кратковременных отклонений входов и внутренних параметров). Таких факторов обычно много, и поэтому они частично компенсируют друг друга. Вследствие этого в стабильном состоянии выходы процесса лежат в определённом коридоре — зоне системной вариабельности процесса. Вероятность выхода параметра за пределы этого коридора не равна нулю, но, как правило, мала.

При введении контрольных карт в организации важно определить первоочередные проблемы и использовать карты там, где они наиболее необходимы. Сигналы о проблемах могут исходить от систем управления дефектами, от претензий потребителей, от любых процессов организации.

Контрольные границы — коридор, внутри которого лежат значения при стабильном состоянии процесса. Контрольные границы рассчитываются по формулам, жестко привязанным к типу карты; эти границы вычисляются по данным о процессе, и никак не связаны с допусками:

Признаки особой изменчивости сигнализируют о нарушении стабильности (управляемости) процесса:

Есть и другие признаки [1] ; но установившегося общепринятого набора дополнительных правил чтения контрольных карт нет, поэтому рекомендуется использовать в первую очередь правило Шухарта (выход точек за границы), а все прочие вводить по мере накопления опыта при необходимости.

По шкале измерения карты подразделяются на качественные и количественные. Среди возможных вариантов по выборочному параметру — карты индивидуальных значений, скользящих размахов, среднего, среднеквадратического отклонения, медианы, размаха.

Источник

Карты шухарта что это такое

ГОСТ Р 50779.42-99
(ИСО 8258-91)

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

КОНТРОЛЬНЫЕ КАРТЫ ШУХАРТА

Statistical methods.
Shewhart control charts

____________________________________________________________________
Текст Сравнения ГОСТ Р 50779.42-99 (ИСО 8258-91) с ГОСТР ИСО 7870-2-2015 см. по ссылке.
— Примечание изготовителя базы данных.
____________________________________________________________________

Дата введения 2000-01-01

1 РАЗРАБОТАН И ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 «Стандартизация статистических методов управления качеством», АО «Нижегородский научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем» (АО НИЦ КД)

2 ПРИНЯТ И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Постановлением Госстандарта России от 15 апреля 1999 г. N 127

3 Разделы настоящего стандарта, за исключением приложения А, представляют собой аутентичный текст международного стандарта ИСО 8258-91 «Контрольные карты Шухарта»

5 ПЕРЕИЗДАНИЕ. Июль 2004 г.

Введение

1 Область применения

Дополнительный материал, связанный с подходом Шухарта, а именно, использование предупреждающих границ, анализ структур тренда и возможности процессов, лишь упомянут. Кроме того, существуют другие типы контрольных карт [2].

2 Обозначения и сокращения

— объем подгруппы, число выборочных наблюдений в подгруппе;

— среднее значение для подгруппы, ;

— среднее средних значений подгрупп;

— истинное среднее процесса;

— среднее значение медиан подгрупп;

— размах подгруппы (разность наибольшего и наименьшего значений в подгруппе);

— среднее значение для всех подгрупп;

— выборочное стандартное (среднее квадратическое) отклонение ;

— среднее выборочных стандартных (средних квадратических) отклонений подгрупп;

— истинное внутригрупповое стандартное отклонение;

— оцененное внутригрупповое стандартное отклонение процесса;

— число несоответствующих единиц в подгруппе;

— доля несоответствующих единиц в подгруппе

;

— среднее значение доли несоответствующих единиц

;

— число несоответствий в подгруппе;

— среднее значений для всех подгрупп;

— число несоответствий на единицу в подгруппе;

;

— верхняя контрольная граница;

— нижняя контрольная граница.

3 Основы контрольных карт Шухарта

Границы ±3 указывают, что около 99,7% значений характеристики подгрупп попадут в эти пределы при условии, что процесс находится в статистически управляемом состоянии. Другими словами, есть риск, равный 0,3% (или в среднем три на тысячу случаев), что нанесенная точка окажется вне контрольных границ, когда процесс стабилен. Употребляется слово «приблизительно», поскольку отклонения от исходных предположений, таких как вид распределения данных, будут влиять на значения вероятности.

Некоторые консультанты предпочитают вместо множителя, равного 3, значение 3,09, чтобы обеспечить номинальное значение вероятности 0,2% (в среднем два вводящих в заблуждение наблюдения на тысячу), но Шухарт выбрал число 3, чтобы не давать поводов к рассмотрению точных вероятностей. Аналогично некоторые консультанты применяют фактические значения вероятностей для карт, основанных на ненормальных распределениях, таких как карты размахов и долей несоответствий, и в этом случае в карте Шухарта также используют границы на расстоянии ±3 вместо вероятностных пределов, упрощая эмпирическую интерпретацию.

Вероятность того, что нарушение границ в самом деле случайное событие, а не реальный сигнал, считается столь малой, что при появлении точки вне границ следует предпринять определенные действия. Так как действие предпринимается именно в этой точке, то 3 контрольные границы иногда называются «границами действий».

При применении контрольных карт возможны два вида ошибок: первого и второго рода.

Ошибка первого рода возникает, когда процесс находится в статистически управляемом состоянии, а точка выскакивает за контрольные границы случайно. В результате неправильно решают, что процесс вышел из состояния статистической управляемости, и делают попытку найти и устранить причину несуществующей проблемы.

Если процесс статистически управляем, контрольные карты реализуют метод непрерывной статистической проверки нулевой гипотезы о том, что процесс не изменился и остается стабильным. Но поскольку значение конкретного отклонения характеристики процесса от цели, которое могло бы привлечь внимание, обычно нельзя определить заранее, как и риск ошибки второго рода, и объем выборки не рассчитывается для удовлетворения соответствующего уровня риска, то карту Шухарта не стоит рассматривать с точки зрения проверки гипотез [2, 3]. Шухарт подчеркивал именно эмпирическую полезность контрольных карт для установления отклонений от состояний статистической управляемости, а не их вероятностную интерпретацию. Некоторые пользователи применяют кривые оперативных характеристик как средства для интерпретации проверок гипотез.

Источник